中国平安
后端开发工程师（AI全栈开发）
后端开发工程师（AI全栈开发）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Agent
Go
微服务架构
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿AI技术栈、大厂平台背书、高成长潜力，但需做好应对高强度工作的心理准备
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比后端开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 13150 个在招 · 其中后端开发 12 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 后端开发 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI智能体中台及企业级应用的全栈系统设计与开发，涵盖Go/Java后端与Vue/React前端
需深度结合AI编程工具提升研发效能，参与从需求拆解到架构优化的全流程，致力于构建高性能、高可用的智能化业务系统
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业
年及以上系统开发工作经验，能独立负责一个中等项目的研发全流程，全栈开发优先
熟练使用前端语言和框架，包括但不限于 JavaScript、TypeScript、React、Vue 等，能够独立完成响应式页面开发与前后端接口联调
熟练使用后端语言和框架，包括但不限于 Python、Java、Node.js 等，熟悉 FastAPI、SpringBoot 、MyBatis 等主流框架，具备扎实的并发编程基础
熟悉数据库调优，熟悉常用数据库mysql，mongodb，redis，熟悉kafka中间件，熟悉docker，k8s等容器化部署技术者优先
了解业内智能体框架和应用，包括但不限于 Deepseek Harness、AgentScope、Deerflow、Pi、Dify 等相关框架
有AI Agent相关技术或框架，如Dify、Coze、LangChain、AgentScope、RAG等建设经验优先
有智能语音call center相关系统开发经验者优先
能够熟练使用 AI 辅助开发工具，具备通过 AI 工具优化工作流
工作职责
全栈系统开发：负责团队AI智能体中台、知识工程、企业AI应用、智能语音call center相关系统的的全栈设计与开发，基于 Go 和 Java 技术栈构建高性能、高可用的后端服务，同时利用JavaScript/Vue/React 等框架完成高质量的前端页面交付，保障产品质量与交付效率，具体工作会由研发负责人基于版本任务按需分配
AI 赋能研发：在日常开发中深度使用 AI 编程工具（如 kiro、Copilot、Cursor 等）提升代码质量与开发效率，探索 AI 在代码生成、自动化测试及智能运维场景中的落地应用
团队协作与需求理解：能够对接产品经理或业务负责人，准确理解需求，对业务需求进行细化拆解，并将其总结为可落地的开发功能点
独立完成功能模块开发，参与技术方案和系统设计评审，制定编写接口文档，项目架构设计文档等，能够与算法开发及测试人员互相协作高质量完成版本迭代任务，负责业务功能开发推动需求高效落地
系统优化与维护：对现有系统的不足进行分析，找到目前系统的瓶颈，改进系统算法，提高系统性能
参与系统架构的持续优化，参与日志分析平台、监控系统的开发与维护
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦AI Agent与大模型应用落地，技术栈前沿且具有高成长潜力
- 依托大型互联网/金融科技公司平台，拥有完善的研发基础设施与丰富的业务场景
- 强调AI赋能研发，有助于提升个人工程效能与技术视野
- 要求全栈能力，需同时兼顾前后端及底层架构，学习曲线较陡
- AI领域技术迭代极快，需保持高强度的持续学习能力以跟进最新框架与工具
- 适合具备3年以上经验、追求技术前沿、对AI应用落地感兴趣且抗压能力强的全栈开发者
缺点 / 挑战
- 金融行业对系统稳定性要求极高，研发压力较大
角色解读
- 可向AI应用架构师或全栈技术专家方向发展，深入探索LLM应用落地与企业级AI中台建设
- 也可向技术管理岗位转型，带领团队负责更复杂的智能化业务系统研发
- 负责AI智能体中台及企业应用的端到端全栈开发，包括后端高可用服务构建与前端交互实现
- 深度集成AI编程工具优化研发流程，并探索AI在自动化测试及运维中的落地
- 参与系统架构评审与性能调优，确保业务需求的高效高质量交付
- 掌握Go/Java后端与Vue/React前端的全栈技术体系，具备扎实的系统设计与并发编程能力
- 熟悉主流AI Agent框架（如Dify、LangChain）及大模型应用开发模式
- 熟练使用Docker/K8s等云原生技术栈，具备AI辅助开发的工作流优化意识
申请策略
- 准备1-2个完整的AI应用落地案例，详细说明技术选型、难点攻克及效能提升
- 关注平安在金融科技领域的数字化转型方向，展现业务理解力
- 突出全栈项目经验，特别是Go/Java与Vue/React的结合实践
- 重点展示AI Agent相关项目经历，如基于Dify/LangChain的应用开发案例
- 强调使用AI工具提升开发效率的具体成果与数据
- 深入研习LangChain、Dify等主流AI Agent框架的原理与实践
- 强化分布式系统设计与高并发处理能力的理论储备
- 熟悉Kubernetes集群管理与云原生最佳实践
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术决策背后的思考过程
- 对于性能优化问题，从监控指标定位、代码级优化、架构调整三个层面展开
- 对于AI工具使用，分享具体工作流改造前后的效率对比数据
- 请介绍一个你基于AI Agent框架（如Dify/LangChain）开发的完整项目，你在其中承担的角色及技术难点
- 在全栈开发中，如何保证前后端接口的一致性与高效联调？
- 面对高并发场景，Go或Java后端服务如何进行性能优化与瓶颈排查？
- 你是如何利用AI编程工具（如Copilot/Cursor）提升日常开发效率的？有哪些最佳实践？
- 请谈谈你对企业级AI中台架构设计的理解，以及如何保障其高可用性
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬福利体系，但薪资面议意味着最终待遇取决于个人谈判能力与背景匹配度。
薪资信号面议 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
90较高
职位深度绑定AI Agent与大模型应用这一前沿技术领域，提供接触行业顶尖技术栈的机会，极具成长价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Dify、LangChain、Go、Java、React、Vue、Kubernetes
业务类型profit_center
工作生活
50较低
未明确提及弹性工作制或WLB相关条款，大厂核心研发岗位通常面临一定的交付压力与加班可能。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过AI技术赋能企业应用与智能客服，直接服务于金融业务的智能化升级，具有一定的社会价值与行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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